RU2008110951A - METHOD FOR PROCESSING IMAGES, PROGRAM FOR PROCESSING IMAGES AND DEVICE FOR PROCESSING IMAGES - Google Patents

METHOD FOR PROCESSING IMAGES, PROGRAM FOR PROCESSING IMAGES AND DEVICE FOR PROCESSING IMAGES Download PDF

Info

Publication number
RU2008110951A
RU2008110951A RU2008110951/09A RU2008110951A RU2008110951A RU 2008110951 A RU2008110951 A RU 2008110951A RU 2008110951/09 A RU2008110951/09 A RU 2008110951/09A RU 2008110951 A RU2008110951 A RU 2008110951A RU 2008110951 A RU2008110951 A RU 2008110951A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
dimensional image
dimensional
voxel
normalized
Prior art date
Application number
RU2008110951/09A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Казуо ХАМАДА (JP)
Казуо ХАМАДА
Казухиро НИСИКАВА (JP)
Казухиро НИСИКАВА
Original Assignee
Нихон Меди-Физикс Ко., Лтд. (Jp)
Нихон Меди-Физикс Ко., Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нихон Меди-Физикс Ко., Лтд. (Jp), Нихон Меди-Физикс Ко., Лтд. filed Critical Нихон Меди-Физикс Ко., Лтд. (Jp)
Publication of RU2008110951A publication Critical patent/RU2008110951A/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4053—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/35—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using statistical methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/037—Emission tomography
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30016—Brain
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

1. Способ обработки изображений, содержащий: ! этап нормирования вокселов, заключающийся в том, что уравнивают размеры вокселов и количества вокселов в соответствующих эффективных полях видения первого трехмерного изображения, основанного на множестве первых томографических изображений, полученных от произвольной части субъекта, и второго трехмерного изображения, основанного на множестве вторых томографических изображений, полученных от упомянутой части, с формированием, тем самым, первого нормированного трехмерного изображения, соответствующего первому трехмерному изображению, и второго нормированного трехмерного изображения, соответствующего второму трехмерному изображению; и ! этап формирования комбинированного изображения, заключающийся в том, что формируют комбинированное изображение с использованием первого нормированного трехмерного изображения и второго нормированного трехмерного изображения. ! 2. Способ обработки изображений по п.1, в котором на этапе нормирования вокселов формируют первое нормированное трехмерное изображение и второе нормированное трехмерное изображение способом линейной интерполяции. ! 3. Способ обработки изображений по п.1, дополнительно содержащий этап преобразования формы вокселов, заключающийся в том, что преобразуют каждый воксел в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения. ! 4. С1. A method of image processing, containing:! a voxel normalization step that equalizes the sizes of voxels and the number of voxels in the respective effective fields of view of the first three-dimensional image based on a plurality of first tomographic images obtained from an arbitrary part of the subject and a second three-dimensional image based on a plurality of second tomographic images obtained from said part, thereby forming a first normalized three-dimensional image corresponding to the first three-dimensional image and a second normalized three-dimensional image corresponding to the second three-dimensional image; and ! a combined image forming step of forming a combined image using the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image. ! 2. The image processing method according to claim 1, wherein the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image are formed by the linear interpolation method during the voxel normalization step. ! 3. The image processing method according to claim 1, further comprising the step of transforming the voxel shape, comprising transforming each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images and in a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images, into a cubic voxel, thereby forming the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. ! 4.C

Claims (18)

1. Способ обработки изображений, содержащий:1. An image processing method comprising: этап нормирования вокселов, заключающийся в том, что уравнивают размеры вокселов и количества вокселов в соответствующих эффективных полях видения первого трехмерного изображения, основанного на множестве первых томографических изображений, полученных от произвольной части субъекта, и второго трехмерного изображения, основанного на множестве вторых томографических изображений, полученных от упомянутой части, с формированием, тем самым, первого нормированного трехмерного изображения, соответствующего первому трехмерному изображению, и второго нормированного трехмерного изображения, соответствующего второму трехмерному изображению; иthe voxel rationing step, which consists in equalizing the size of the voxels and the number of voxels in the corresponding effective fields of vision of the first three-dimensional image based on the set of first tomographic images obtained from an arbitrary part of the subject and the second three-dimensional image based on the set of second tomographic images obtained from said part, thereby forming a first normalized three-dimensional image corresponding to the first three-dimensional image ju, and a second normalized three-dimensional image corresponding to the second three-dimensional image; and этап формирования комбинированного изображения, заключающийся в том, что формируют комбинированное изображение с использованием первого нормированного трехмерного изображения и второго нормированного трехмерного изображения.the step of generating a combined image, which consists in forming a combined image using the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image. 2. Способ обработки изображений по п.1, в котором на этапе нормирования вокселов формируют первое нормированное трехмерное изображение и второе нормированное трехмерное изображение способом линейной интерполяции.2. The image processing method according to claim 1, in which, at the stage of normalizing the voxels, a first normalized three-dimensional image and a second normalized three-dimensional image are formed by linear interpolation. 3. Способ обработки изображений по п.1, дополнительно содержащий этап преобразования формы вокселов, заключающийся в том, что преобразуют каждый воксел в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.3. The image processing method according to claim 1, further comprising the step of converting the voxel shape, comprising converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images and a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images into a voxel of a cubic shape, thereby forming the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 4. Способ обработки изображений по п.2, дополнительно содержащий этап преобразования формы вокселов, заключающийся в том, что преобразуют каждый воксел в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.4. The image processing method according to claim 2, further comprising the step of converting the voxel shape, comprising converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images and a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images into a voxel of a cubic shape, thereby forming the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 5. Способ обработки изображений по п.3, в котором на этапе преобразования формы вокселов формируют первое трехмерное изображение и второе трехмерное изображение способом линейной интерполяции.5. The image processing method according to claim 3, in which at the stage of voxel shape conversion, a first three-dimensional image and a second three-dimensional image are formed by linear interpolation. 6. Способ обработки изображений по любому из пп.1-5, в котором на этапе формирования комбинированного изображения формируют комбинированное изображение способом максимального увеличения совместной информации.6. The image processing method according to any one of claims 1 to 5, in which, at the stage of forming the combined image, the combined image is formed by the method of maximizing the joint information. 7. Программа обработки изображений для предоставления компьютеру возможности исполнения следующих этапов:7. Image processing program to provide the computer with the ability to perform the following steps: этапа нормирования вокселов, заключающегося в том, что уравнивают размеры вокселов и количества вокселов в соответствующих эффективных полях видения первого трехмерного изображения, основанного на множестве первых томографических изображений, полученных от произвольной части субъекта, и второго трехмерного изображения, основанного на множестве вторых томографических изображений, полученных от упомянутой части, с формированием, тем самым, первого нормированного трехмерного изображения, соответствующего первому трехмерному изображению, и второго нормированного трехмерного изображения, соответствующего второму трехмерному изображению; иthe stage of normalization of voxels, which consists in equalizing the size of the voxels and the number of voxels in the corresponding effective fields of vision of the first three-dimensional image based on the set of first tomographic images obtained from an arbitrary part of the subject and the second three-dimensional image based on the set of second tomographic images obtained from said part, thereby forming a first normalized three-dimensional image corresponding to the first three-dimensional image the second normalized three-dimensional image corresponding to the second three-dimensional image; and этапа формирования комбинированного изображения, заключающегося в том, что формируют комбинированное изображение с использованием первого нормированного трехмерного изображения и второго нормированного трехмерного изображения.the stage of forming the combined image, which consists in the fact that form the combined image using the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image. 8. Программа обработки изображений по п.7, которая на этапе нормирования вокселов предписывает компьютеру формировать первое нормированное трехмерное изображение и второе нормированное трехмерное изображение способом линейной интерполяции.8. The image processing program according to claim 7, which, at the stage of normalizing voxels, instructs the computer to generate the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image by linear interpolation. 9. Программа обработки изображений по п.7, которая предоставляет компьютеру возможность исполнения следующего этапа:9. The image processing program according to claim 7, which provides the computer with the ability to execute the following step: этапа преобразования формы вокселов, заключающегося в том, что преобразуют каждый воксел в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.the step of converting the voxel shape, which consists in converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images, and in a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images, into a voxel of cubic shape, thereby forming , the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 10. Программа обработки изображений по п.8, которая предоставляет компьютеру возможность исполнения следующего этапа:10. The image processing program of claim 8, which provides the computer with the ability to execute the following step: этапа преобразования формы вокселов, заключающегося в том, что преобразуют каждый воксел в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.the step of converting the voxel shape, which consists in converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images, and in a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images, into a voxel of cubic shape, thereby forming , the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 11. Программа обработки изображений по п.9, которая на этапе преобразования формы вокселов предписывает компьютеру формировать первое трехмерное изображение и второе трехмерное изображение способом линейной интерполяции.11. The image processing program according to claim 9, which at the stage of converting the voxel shape instructs the computer to form a first three-dimensional image and a second three-dimensional image by linear interpolation. 12. Программа обработки изображений по любому из пп.7-11, которая на этапе формирования комбинированного изображения предписывает компьютеру формировать комбинированное изображение способом максимального увеличения совместной информации.12. The image processing program according to any one of claims 7 to 11, which, at the stage of forming the combined image, instructs the computer to form a combined image in a way to maximize joint information. 13. Устройство обработки изображений, содержащее:13. An image processing device comprising: средство нормирования вокселов для уравнивания размеров вокселов и количества вокселов в соответствующих эффективных полях видения первого трехмерного изображения, основанного на множестве первых томографических изображений, полученных от произвольной части субъекта, и второго трехмерного изображения, основанного на множестве вторых томографических изображений, полученных от упомянутой части, с формированием, тем самым, первого нормированного трехмерного изображения, соответствующего первому трехмерному изображению, и второго нормированного трехмерного изображения, соответствующего второму трехмерному изображению; иvoxel rationing means for equalizing the voxel size and the number of voxels in the respective effective fields of vision of the first three-dimensional image based on the set of first tomographic images obtained from an arbitrary part of the subject and the second three-dimensional image based on the set of second tomographic images obtained from the said part, c the formation, thereby, of the first normalized three-dimensional image corresponding to the first three-dimensional image, and the second rmirovannogo dimensional image corresponding to the second three-dimensional image; and средство формирования комбинированного изображения для формирования комбинированного изображения с использованием первого нормированного трехмерного изображения и второго нормированного трехмерного изображения.combined image forming means for generating a combined image using a first normalized three-dimensional image and a second normalized three-dimensional image. 14. Устройство обработки изображений по п.13, в котором средство нормирования вокселов формирует первое нормированное трехмерное изображение и второе нормированное трехмерное изображение способом линейной интерполяции.14. The image processing device according to item 13, in which the means for normalizing voxels generates the first normalized three-dimensional image and the second normalized three-dimensional image by linear interpolation. 15. Устройство обработки изображений по п.13, дополнительно содержащее средство преобразования формы вокселов для преобразования каждого воксела в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.15. The image processing apparatus according to item 13, further comprising a voxel shape transform means for converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images and a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images into a cubic voxel form, with the formation, thereby, the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 16. Устройство обработки изображений по п.14, дополнительно содержащее средство преобразования формы вокселов для преобразования каждого воксела в первом трехмерном исходном изображении, состоящем из множества первых томографических изображений, и во втором трехмерном исходном изображении, состоящем из множества вторых томографических изображений, в воксел кубической формы, с формированием, тем самым, первого трехмерного изображения и второго трехмерного изображения.16. The image processing apparatus of claim 14, further comprising voxel shape transforming means for converting each voxel in a first three-dimensional source image consisting of a plurality of first tomographic images and a second three-dimensional source image consisting of a plurality of second tomographic images into a cubic voxel form, with the formation, thereby, the first three-dimensional image and the second three-dimensional image. 17. Устройство обработки изображений по п.15, в котором средство преобразования формы вокселов формирует первое трехмерное изображение и второе трехмерное изображение способом линейной интерполяции.17. The image processing apparatus of claim 15, wherein the voxel shape converting means generates a first three-dimensional image and a second three-dimensional image by linear interpolation. 18. Устройство обработки изображений по любому из пп.13-17, в котором средство формирования комбинированного изображения формирует комбинированное изображение способом максимального увеличения совместной информации. 18. The image processing device according to any one of paragraphs.13-17, in which the combined image forming means generates a combined image in a way to maximize joint information.
RU2008110951/09A 2005-08-23 2006-08-17 METHOD FOR PROCESSING IMAGES, PROGRAM FOR PROCESSING IMAGES AND DEVICE FOR PROCESSING IMAGES RU2008110951A (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005241624 2005-08-23
JP2005-241624 2005-08-23

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2008110951A true RU2008110951A (en) 2009-09-27

Family

ID=37771471

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008110951/09A RU2008110951A (en) 2005-08-23 2006-08-17 METHOD FOR PROCESSING IMAGES, PROGRAM FOR PROCESSING IMAGES AND DEVICE FOR PROCESSING IMAGES

Country Status (12)

Country Link
US (1) US8126243B2 (en)
EP (1) EP1926053A4 (en)
JP (1) JP4879901B2 (en)
KR (1) KR20080042140A (en)
CN (1) CN101248461A (en)
AU (1) AU2006282500A1 (en)
CA (1) CA2620216A1 (en)
IL (1) IL189660A0 (en)
NO (1) NO20081344L (en)
RU (1) RU2008110951A (en)
TW (1) TW200729075A (en)
WO (1) WO2007023723A1 (en)

Families Citing this family (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8189962B2 (en) * 2006-12-19 2012-05-29 Hitachi Kokusai Electric Inc. Image processing apparatus
JP2008306512A (en) * 2007-06-08 2008-12-18 Nec Corp Information providing system
US9986175B2 (en) 2009-03-02 2018-05-29 Flir Systems, Inc. Device attachment with infrared imaging sensor
US9843742B2 (en) 2009-03-02 2017-12-12 Flir Systems, Inc. Thermal image frame capture using de-aligned sensor array
US9756264B2 (en) 2009-03-02 2017-09-05 Flir Systems, Inc. Anomalous pixel detection
USD765081S1 (en) 2012-05-25 2016-08-30 Flir Systems, Inc. Mobile communications device attachment with camera
US9674458B2 (en) 2009-06-03 2017-06-06 Flir Systems, Inc. Smart surveillance camera systems and methods
US10757308B2 (en) 2009-03-02 2020-08-25 Flir Systems, Inc. Techniques for device attachment with dual band imaging sensor
US9948872B2 (en) 2009-03-02 2018-04-17 Flir Systems, Inc. Monitor and control systems and methods for occupant safety and energy efficiency of structures
WO2012170949A2 (en) 2011-06-10 2012-12-13 Flir Systems, Inc. Non-uniformity correction techniques for infrared imaging devices
US9998697B2 (en) 2009-03-02 2018-06-12 Flir Systems, Inc. Systems and methods for monitoring vehicle occupants
US9451183B2 (en) 2009-03-02 2016-09-20 Flir Systems, Inc. Time spaced infrared image enhancement
US9473681B2 (en) 2011-06-10 2016-10-18 Flir Systems, Inc. Infrared camera system housing with metalized surface
US9208542B2 (en) 2009-03-02 2015-12-08 Flir Systems, Inc. Pixel-wise noise reduction in thermal images
US10244190B2 (en) 2009-03-02 2019-03-26 Flir Systems, Inc. Compact multi-spectrum imaging with fusion
US9635285B2 (en) 2009-03-02 2017-04-25 Flir Systems, Inc. Infrared imaging enhancement with fusion
US9235876B2 (en) 2009-03-02 2016-01-12 Flir Systems, Inc. Row and column noise reduction in thermal images
US9517679B2 (en) 2009-03-02 2016-12-13 Flir Systems, Inc. Systems and methods for monitoring vehicle occupants
US9843743B2 (en) 2009-06-03 2017-12-12 Flir Systems, Inc. Infant monitoring systems and methods using thermal imaging
US9292909B2 (en) 2009-06-03 2016-03-22 Flir Systems, Inc. Selective image correction for infrared imaging devices
US10091439B2 (en) 2009-06-03 2018-10-02 Flir Systems, Inc. Imager with array of multiple infrared imaging modules
US9716843B2 (en) 2009-06-03 2017-07-25 Flir Systems, Inc. Measurement device for electrical installations and related methods
US9819880B2 (en) 2009-06-03 2017-11-14 Flir Systems, Inc. Systems and methods of suppressing sky regions in images
US9756262B2 (en) 2009-06-03 2017-09-05 Flir Systems, Inc. Systems and methods for monitoring power systems
WO2011025943A2 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Dartmouth College System and method for providing patient registration without fiducials
US9706138B2 (en) 2010-04-23 2017-07-11 Flir Systems, Inc. Hybrid infrared sensor array having heterogeneous infrared sensors
US9207708B2 (en) 2010-04-23 2015-12-08 Flir Systems, Inc. Abnormal clock rate detection in imaging sensor arrays
US9848134B2 (en) 2010-04-23 2017-12-19 Flir Systems, Inc. Infrared imager with integrated metal layers
US9098904B2 (en) 2010-11-15 2015-08-04 Dartmouth College System and method for registering ultrasound and magnetic resonance images
US10079982B2 (en) 2011-06-10 2018-09-18 Flir Systems, Inc. Determination of an absolute radiometric value using blocked infrared sensors
US9900526B2 (en) 2011-06-10 2018-02-20 Flir Systems, Inc. Techniques to compensate for calibration drifts in infrared imaging devices
US9509924B2 (en) 2011-06-10 2016-11-29 Flir Systems, Inc. Wearable apparatus with integrated infrared imaging module
US10169666B2 (en) 2011-06-10 2019-01-01 Flir Systems, Inc. Image-assisted remote control vehicle systems and methods
US9235023B2 (en) 2011-06-10 2016-01-12 Flir Systems, Inc. Variable lens sleeve spacer
CN109618084B (en) 2011-06-10 2021-03-05 菲力尔系统公司 Infrared imaging system and method
US10051210B2 (en) 2011-06-10 2018-08-14 Flir Systems, Inc. Infrared detector array with selectable pixel binning systems and methods
US9706137B2 (en) 2011-06-10 2017-07-11 Flir Systems, Inc. Electrical cabinet infrared monitor
US9058653B1 (en) 2011-06-10 2015-06-16 Flir Systems, Inc. Alignment of visible light sources based on thermal images
US10841508B2 (en) 2011-06-10 2020-11-17 Flir Systems, Inc. Electrical cabinet infrared monitor systems and methods
US9143703B2 (en) 2011-06-10 2015-09-22 Flir Systems, Inc. Infrared camera calibration techniques
US9961277B2 (en) 2011-06-10 2018-05-01 Flir Systems, Inc. Infrared focal plane array heat spreaders
US10389953B2 (en) 2011-06-10 2019-08-20 Flir Systems, Inc. Infrared imaging device having a shutter
EP2719166B1 (en) 2011-06-10 2018-03-28 Flir Systems, Inc. Line based image processing and flexible memory system
US9811884B2 (en) 2012-07-16 2017-11-07 Flir Systems, Inc. Methods and systems for suppressing atmospheric turbulence in images
US9552533B2 (en) * 2013-03-05 2017-01-24 Toshiba Medical Systems Corporation Image registration apparatus and method
US9684674B2 (en) * 2013-04-02 2017-06-20 Blackford Analysis Limited Image data processing
US9973692B2 (en) 2013-10-03 2018-05-15 Flir Systems, Inc. Situational awareness by compressed display of panoramic views
US11297264B2 (en) 2014-01-05 2022-04-05 Teledyne Fur, Llc Device attachment with dual band imaging sensor
JP5689205B1 (en) * 2014-11-21 2015-03-25 日本メジフィジックス株式会社 Evaluation method of cranial nuclear medicine images
JP6092336B1 (en) * 2015-09-28 2017-03-08 国立大学法人 筑波大学 Image processing system, image processing method, and image processing program
JP2017080161A (en) 2015-10-29 2017-05-18 住友重機械工業株式会社 Neutron capture therapy system
KR101923183B1 (en) * 2016-12-14 2018-11-28 삼성전자주식회사 Method and apparatus for displaying medical images
US11723579B2 (en) 2017-09-19 2023-08-15 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement
US11717686B2 (en) 2017-12-04 2023-08-08 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance
US11273283B2 (en) 2017-12-31 2022-03-15 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to enhance emotional response
US11364361B2 (en) 2018-04-20 2022-06-21 Neuroenhancement Lab, LLC System and method for inducing sleep by transplanting mental states
CA3112564A1 (en) 2018-09-14 2020-03-19 Neuroenhancement Lab, LLC System and method of improving sleep
CN110146880B (en) * 2019-06-06 2021-06-08 深圳市重投华讯太赫兹科技有限公司 Imaging method, terminal device, and computer storage medium
CN111429571B (en) * 2020-04-15 2023-04-07 四川大学 Rapid stereo matching method based on spatio-temporal image information joint correlation
US11494955B2 (en) * 2020-06-10 2022-11-08 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Data driven reconstruction in emission tomography

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3129700B2 (en) 1998-07-23 2001-01-31 五大株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and recording medium recording image processing program
US6904163B1 (en) 1999-03-19 2005-06-07 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Tomographic image reading method, automatic alignment method, apparatus and computer readable medium
US6728424B1 (en) 2000-09-15 2004-04-27 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Imaging registration system and method using likelihood maximization

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2007023723A1 (en) 2009-02-26
NO20081344L (en) 2008-05-23
CN101248461A (en) 2008-08-20
US8126243B2 (en) 2012-02-28
EP1926053A1 (en) 2008-05-28
JP4879901B2 (en) 2012-02-22
IL189660A0 (en) 2008-06-05
AU2006282500A1 (en) 2007-03-01
KR20080042140A (en) 2008-05-14
WO2007023723A1 (en) 2007-03-01
US20090148019A1 (en) 2009-06-11
CA2620216A1 (en) 2007-03-01
TW200729075A (en) 2007-08-01
EP1926053A4 (en) 2011-08-10
AU2006282500A2 (en) 2008-07-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2008110951A (en) METHOD FOR PROCESSING IMAGES, PROGRAM FOR PROCESSING IMAGES AND DEVICE FOR PROCESSING IMAGES
US10147217B2 (en) Audio-based caricature exaggeration
TWI709106B (en) INDOOR SCENE STRUCTURAL ESTIMATION SYSTEM AND ESTIMATION method THEREOF BASED ON DEEP LEARNING NETWORK
Kwok et al. Fast query for exemplar-based image completion
CN101950365B (en) Multi-task super-resolution image reconstruction method based on KSVD dictionary learning
CN102063713B (en) Neighborhood normalized gradient and neighborhood standard deviation-based multi-focus image fusion method
CN102968766B (en) Dictionary database-based adaptive image super-resolution reconstruction method
JP2009508656A5 (en)
RU2010102958A (en) IMAGE PROCESSING DEVICE, METHOD AND COMPUTER PROGRAM OF IMAGE PROCESSING
TW201401228A (en) Image processing device, image processing method, program, print medium and recording medium
CN104346789B (en) Fast artistic style study method supporting diverse images
Lee et al. Skewed rotation symmetry group detection
CN106372051B8 (en) A kind of method for visualizing and system of patent map
WO2019142665A8 (en) Information processing device and method
US20130169621A1 (en) Method of creating and transforming a face model and related system
Huang et al. Sparse localized decomposition of deformation gradients
CN105096249A (en) Image processing method and image processing apparatus
CN103839233A (en) Restoration method for blurred image caused by camera shaking
CN106780360A (en) Quick full variation image de-noising method based on OpenCL standards
CN110427944A (en) Acquisition methods, device, equipment and the storage medium of car plate detection data
CN110176057A (en) Three-dimensional house type model generating method, device, equipment and storage medium
Bao et al. Iterative convolutional neural network for noisy image super-resolution
CN110991229B (en) Three-dimensional object identification method based on DSP chip and quantization model
CN113936117A (en) High-frequency region enhanced luminosity three-dimensional reconstruction method based on deep learning
CN108986021B (en) Image synthesis method and device

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20100221